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收益目标：1.理解云原生架构下Java应用的挑战与机遇； 2.掌握Java性能优化的关键工具和策略； 3.学习提升研发流程效率的现代方法和工具； 4.了解AI将如何促进研发效能的提升； 5.了解Java在人工智能、向量数据库等新兴领域的应用案例； 6.洞察Java技术的未来发展，把握技术趋势；
适应人群：暂无
关键词：其他，人工智能，大数据，Java，转型，企业级，数字化转型
收益目标：1、大数据革命对销售服务带来的挑战和机遇 2、中美知名企业用大数据提升营销的成功经验和失败教训分享 3、运用大数据促进营销管理和运营的方法和路线图 4、通过现场模拟实战案例, 全面掌握运用大数据创新销售服务的实战技巧
适应人群：传统企业的营销高管和资深区域经理。一切对运用大数据做销售服务创新感兴趣的中高层管理人士。
关键词：互联网，人工智能，大数据
收益目标：通过学习本次课程，学员将学习到以下内容： 科学世界观；计算发展简史；人工智能技术本质；区块链基本概念； 元宇宙与应用场景；信息技术的未来
适应人群：本课程适合对该议题有兴趣的学员，期待但是不要求有计算机技术背景。
关键词：互联网，人工智能，元宇宙
收益目标：•理解原理：深入理解GitHub Copilot的工作原理和其背后的AI技术。 •环境搭建：学习如何在不同环境中部署和初始化GitHub Copilot。 •高效使用：掌握使用提示词的技巧，以提高与GitHub Copilot的交互效率。 •编程实践：通过.NET和Node.js的实战演练，学习如何快速开发云上应用。 •技能提升：增强编程能力，特别是在使用现代编程工具和框架方面的技能
关键词：其他，人工智能
收益目标：暂无
适应人群：1、适合想进入AI领域，或者利用AI提升工作效能的职场人员。 2、适合想更全面判断AI趋势、或者利用AI为现有业务赋能的技术/业务管理者。
收益目标：1.了解VR/IOT设计实操案例 2.了解科技趋势下设计面临的变革和应做的准备 3.了解数字孪生概念在产业互联网行业的落地和应用
关键词：互联网，人工智能，大数据，云计算
收益目标：通过本课程的学习，可以帮助学员找到如下问题的答案： 1.什么是数字化转型？分哪几个阶段？如何提供价值？传统企业如何进行数字化转型？ 2.如何根据业务目标建立精确不冗余的指标体系，并通过指标体系驱动业务目标达成？ 3.数据驱动业务增长有哪几种的底层机制？该如何建立机制和获得机制的赋能？ 4.数据有哪些不同的收集方法？如何建立有效的数据收集机制？如何获取竞品和行业数据？ 5.有哪些重要的数据分析方法？如何通过数据分析获得重要的业务洞察，并制定相应的业务策略？应该在什么时候，如何使用哪一种数据方法？ 6.立项和做决策时，往往需要对候选项目进行价值分析，但价值要项目落地后才能实际产生和测量，如何进行客观准确而不是“拍脑袋”的项目/产品价值预测？
适应人群：正在进行数字化转型的企业的业务、产品、运营、研发、数据分析人员。 希望学习世界顶尖大数据企业如何使用数据、获得洞察、指导决策、建立数据文化的前沿企业的业务、产品、运营、研发、数据分析人员。 所有希望提升数据意识与思维、数据应用能力和数据洞察能力的相关岗位。 需要理解数据如何赋能业务，并建立数据驱动机制提升经营效率的企业领导。
关键词：互联网，人工智能，大数据，Python，数据分析，转型，产品管理，数字化转型，B端产品
收益目标：1.帮助学员以用户价值为核心，助力企业找准用户，突破市场瓶颈。 2.在创新早期使用框架帮助您梳理：解决企业为什么用户?提供什么产品?创造什么价值? 3.使用设计思维，帮助你解决以下两个问题：寻常处境，从哪里发现问题？ 情况变了，怎样找到关键变量？
关键词：互联网，其他，用户体验，人工智能，创新
收益目标：•培养学员在各种办公场景中高效运用AIGC技术的能力。 •提升学员在信息整合、数据分析、内容创作等方面的专业技能。 •强化学员对AIGC技术潜力的认识，以及如何将其转化为实际工作成果。 •通过实际操作和案例分析，使学员能够熟练地解决工作中遇到的具体问题。 •培养学员的创新思维和问题解决能力，以适应不断变化的工作需求。
适应人群：•企业管理人员、项目负责人和团队领导，希望提升团队整体工作效率。 •行政助理、办公室文员等日常办公人员，需要处理大量文档和数据。 •市场营销、新媒体运营和公关专员，寻求提高内容创作和社交媒体管理的效率。 •人力资源专员，希望优化招聘、培训和绩效管理流程。 •商务拓展和合作经理，需要高效处理合同和谈判工作。 •对AIGC技术感兴趣的个人或希望在职业生涯中保持竞争力的专业人士。
关键词：其他，人工智能，人力资源管理，数据分析
收益目标：a) 深度了解TensorFlow的系统架构，组件交互，及其内核工作与运行机制； b) 深度了解TensorFlow的编程模型，及其灵活运用深度学习的基本算法原理，并使用TensorFlow实现。
适应人群：a) 具有1年及以上工作经验，并期望掌握深度学习算法，TensorFlow系统架构，及其运行机制的研发工程师，算法工程师，及其架构师。
关键词：其他，人工智能，机器学习，深度学习，TensorFlow
收益目标：1 能够编写具有Python风格的代码 2 掌握装饰器、魔术方法、 鸭子类型、动态属性等Python高级概念 3 使用Python开发后端程序的最佳实践
适应人群：1 了解数据结构和算法的基本概念 2 了解Python语言的基础语法：如变量赋值、判断循环、函数、类、文件操作、异常 3 熟悉常见的操作系统和网络协议如：Linux、HTTP、TCP
关键词：互联网，人工智能，机器学习，Python，深度学习
收益目标：1）深度学习必备基础知识点 2）神经网络模型和神经网络案例实战 3）神经网络原理详解及实战 4）TensorFlow实战自然语言处理-Word2Vec 5）深度学习顶级论文算法详解
关键词：互联网，人工智能，机器学习，工程师，Python
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